一种智慧管网知识模型的安全构建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智慧管网知识模型的安全构建方法及系统，通过采集包括数据、知识、算法、适用场景、模型需求、业务系统多维度信息；对多维度信息进行基于采集对象的识别处理，构建信息知识图谱；根据信息知识图谱进行安全设计，确定安全防护策略，并基于安全防护策略构建知识模型；构建模型训练数据、模型测试数据，对知识模型进行模型训练、测试；将所有知识模型统一入库存储建立模型安全监测规则对所有知识模型进行管理优化。解决现有技术中知识模型开发、运营的全生命周期过程中，存在安全风险度高的技术问题。达到对知识模型构建的全过程进行安全可信设计和实施，结合知识图谱构建进行安全合约设计，确保建模全过程的安全可信可控的效果。可控的效果。可控的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种智慧管网知识模型的安全构建方法及系统


[0001]本专利技术涉及油气储运领域知识安全可信管理
，尤其涉及一种智慧管网知识模型的安全构建方法及系统。

技术介绍

[0002]随着近年物联网和智能感知技术的发展，油气管道运营商在建设运行智慧管网的过程中，积累了大量的专业数据。这些数据背后花费大量人力物力和财力成本，只有经过统计分析和人工智能建模这种知识计算后，才能形成知识模型进行价值输出。但这些数据资产在进行知识模型开发、计算、构建、应用等全生命周期过程中，却存在着各种不足和安全风险，包括安全监管方面、全生命周期运营方面、知识赋能方面、贡献确认方面等。

技术实现思路

[0003]针对上述技术问题，本申请提供一种智慧管网知识模型的安全构建方法及系统，用以解决现有技术中知识模型开发、运营的全生命周期过程中，存在安全风险度高的技术问题。
[0004]鉴于上述问题，本申请提供了一种智慧管网知识模型的安全构建方法及系统。
[0005]第一方面，本申请提供了一种智慧管网知识模型的安全构建方法，所述方法包括：采集包括数据、知识、算法、适用场景、模型需求、业务系统多维度信息；对多维度信息进行基于采集对象的识别处理，构建信息知识图谱；根据所述信息知识图谱进行安全设计，确定安全防护策略，并基于所述安全防护策略构建知识模型；构建模型训练数据、模型测试数据，对所述知识模型进行模型训练、测试；将完成构建、训练、测试的所有知识模型统一入库存储，建立模型安全监测规则对所有知识模型进行管理优化。
[0006]第二方面，本申请提供了一种智慧管网知识模型的安全构建系统，所述系统包括：数据接入模块，所述数据接入模块对智慧管网数据湖中多源数据进行接入；模型开发模块，所述模型开发模块与所述数据接入模块连接，利用数据接入模块中的数据进行模型开发；模型运维模块，所述模型运维模块与所述模型开发模块连接，对模型进行管理、维护、运营、监控；安全执行模块，所述安全执行模块与所述数据接入模块、模型开发模块、模型运维模块连接，对模型构建、开发、运维全过程进行安全审计、安全监测；算法模块，所述算法模块与模型开发模块连接，对建模过程中算法推荐；可视化模块，所述可视化模块与数据接入模块、模型开发模块、模型运维模块、安全执行模块分别连接，提供在线模型可视化服务。
[0007]第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述方法的步骤。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0009]通过采集包括数据、知识、算法、适用场景、模型需求、业务系统多维度信息；对多维度信息进行基于采集对象的识别处理，构建信息知识图谱；根据所述信息知识图谱进行
安全设计，确定安全防护策略，并基于所述安全防护策略构建知识模型；构建模型训练数据、模型测试数据，对所述知识模型进行模型训练、测试；将完成构建、训练、测试的所有知识模型统一入库存储，建立模型安全监测规则对所有知识模型进行管理优化。达到了对知识模型构建的全过程进行安全可信设计和实施，结合知识图谱构建进行知识建模安全合约设计，确保各参与方在建模全过程的安全可信可控可计量，对知识模型进行有效管理的技术效果。从而解决了现有技术中知识模型开发、运营的全生命周期过程中，存在安全风险度高的技术问题。
[0010]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0012]图1为本申请实施例提供的一种智慧管网知识模型的安全构建方法的流程示意图；
[0013]图2为本申请实施例一种智慧管网知识模型的安全构建方法中知识模型开发训练的流程示意图；
[0014]图3为本申请实施例一种智慧管网知识模型的安全构建方法中知识模型运维管理的流程示意图；
[0015]图4为本申请实施例提供的一种智慧管网知识模型的安全构建系统的结构示意图；
[0016]图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
[0017]附图标记说明：数据接入模块1，离线训练模块2，算法框架知识层3，线上服务模块4，模型运维模块5，安全执行模块6，数据安全模块7，模型安全模块8。
具体实施方式
[0018]本申请通过提供一种智慧管网知识模型的安全构建方法及系统，解决了现有技术中知识模型开发、运营的全生命周期过程中，存在安全风险度高的技术问题。
[0019]专利技术构思：现有知识模型开发、运营的全生命周期过程中，存在下面安全风险问题：安全监管方面：知识模型构建需建立在对企业内部数据集的分析和推理基础上。出于数据安全合规的要求，企业不愿也不能将花费了大量精力的高价值采集到的数据、专业知识共享出来，但是又希望获取外部更为专业或优势的通用知识模型来完善提高自身模型的精准度和效率，存在内部数据泄露和外部知识模型引入的安全风险。如何安全合规的来构建知识模型发挥数据价值，是需要解决的关键问题。
[0020]全生命周期运营方面：企业知识模型训练、构建、验证等过程环节多，持续时间长，涉及人员、机构多样，环境、资源配置复杂。常常因为人员组织变动，环境配置升级，模型版
本混乱、安全可信攻击等原因，导致知识模型在开发构建过程中，无法形成安全可信的开发、测试、部署、投产的流程，难以追溯和审计，成为企业智能化转型中面临的普遍痛点。需要建立一套知识模型全生命周期安全可信构建平台。
[0021]知识赋能方面：原始数据和知识过载，结构化差，冗余度大且存在冲突，难以进行知识向资产转化利用。随着建模适用场景复杂度，精细度提升，对知识模型输入数据集质量和可解释性要求也同步升高。实际工业应用场景中建模存在下列难点：1)数据精细度和完备度不够，存在大量稀疏样本，影响模型的鲁棒性和泛化能力；2)多、快、好、省的以代价最小化的方式构建轻量知识模型；3)模型动态更新；4)提供安全、可信的模型解释。需要将知识来参与知识模型构建，提升和完善建模过程。
[0022]贡献确认方面：缺少成熟的对知识计算贡献度的评价和衡量方法。在企业知识模型构建过程中，涉及数据提供方、模型构建方、算力提供方、平台提供方，行业需求方，安全监管方等多种角色，每个角色都或多或少的为知识模型提供了价值。如何公平的评估分配参与方的贡献度，提供可信的贡献依据，是知识模型对外价值变现的前提。
[0023]为解决上述存在的问题和风险，本专利技术实施例提出一种智慧管网知识模型安全构建方法和平台系统。对油气管本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智慧管网知识模型的安全构建方法，其特征在于，所述方法包括：采集包括数据、知识、算法、适用场景、模型需求、业务系统多维度信息；对多维度信息进行基于采集对象的识别处理，构建信息知识图谱；根据所述信息知识图谱进行安全设计，确定安全防护策略，并基于所述安全防护策略构建知识模型；构建模型训练数据、模型测试数据，对所述知识模型进行模型训练、测试；将完成构建、训练、测试的所有知识模型统一入库存储，建立模型安全监测规则对所有知识模型进行管理优化。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多维度信息进行基于采集对象的识别处理，构建信息知识图谱，包括：对多维度信息进行预设数据类型信息识别，构建知识图谱概念模型；利用所述知识图谱概念模型，基于采集对象对所述多维度信息进行对象关系梳理，输出资源分布和流通图。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述信息知识图谱进行安全设计，确定安全防护策略，并基于所述安全防护策略构建知识模型，包括：根据所述信息知识图谱，确定数据、知识、算法、适用场景、模型需求、业务系统的安全等级，获得资源安全分级设计；根据所述资源安全分级设计，确定所述安全防护策略，所述安全防护策略包括参与方约定、计算约定、贡献度约定、安全约定；基于所述参与方约定、计算约定、贡献度约定、安全约定构建知识模型。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建模型训练数据、模型测试数据，对所述知识模型进行模型训练、测试，包括：确定训练数据来源，基于所述训练数据来源进行数据采集，获得原始采集数据；对原始采集数据进行清洗，获得预处理数据；基于安全防护策略，根据所述预处理数据进行数据标识，获得数据标识；根据所述原始采集数据、预处理数据、数据标识，对数据生成唯一版本标识码，构建所述模型训练数据、模型测试数据；基于所述安全防护策略，确定模型安全目标，根据所述模型安全目标，利用模型训练数据、模型测试数据，对所述知识模型进行模型训练、测试，直到达到模型安全目标要求为止。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述知识模型进行模型训练、测试之后，包括：获得算力平台方信息；基于所述算力平台方信息，获得部署环境，其中，部署环境包括数据中心、云端、边缘侧、端侧；当部署环境与训练环境一致时，对模型进行裁剪、压缩、封装、集成、安全分层、加密、云边端协同优化，对知识模型构建部署；当所述部署环境与训练环境不一致时，对所述知识模型进行适配和转换，对适配和转换后的知识模型进行裁剪、压缩、封装、集成、安全分层、加密、云边端协同优化。6.如权利要求1所述的方...

【专利技术属性】
技术研发人员：任武，李亚平，杨宝龙，李明菲，张新建，郭磊，
申请(专利权)人：国家石油天然气管网集团有限公司，
类型：发明
国别省市：